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ATS檢測 · 由招募科技業內人士打造

你正在被 篩掉。 讓我們阻止它。

你的履歷可能在人類看到之前就被軟體拒絕。30秒內查明真相——並修復它。

檢測我的履歷

第二幕 — 機器

首先，看看機器
如何讀你的履歷。

捲動以執行掃描

ATS讀數

F 0/100
雙欄版面破壞了解析 已重構
核心技能未出現在經歷描述中 已佐證
日期格式不一致 已統一
聯絡方式嵌在圖片裡 已擷取

第三幕 — 案頭

機器告訴你是什麼。案頭告訴你為什麼 —
以及如何修復。

案頭之上 · 批註

為什麼落選，
用清晰的 紅墨水寫明。

這些標記說的不是你，而是這份文件。在紙上，你能看清每一處真正的含義。

Jordan Avery

資深產品經理 · [email protected] · 聖地牙哥, CA

工作經歷

資深產品經理 — Brightline Software

負責組織內多項跨部門專案， 與利害關係人密切合作。

協助提升客戶滿意度，支持團隊目標。

2019-22 · 2023年3月—迄今 · 6/17–12/18

技能

路線圖規劃A/B測試 SQL · Tableau利害關係人管理 敏捷 / Scrum使用者研究

學歷

工商管理學士 — 加州大學聖地牙哥分校 · 聯絡方式以圖片嵌入

案頭之上 · 重寫

刪去含糊，
寫下證據。

AI閱讀職位描述，找出你的經歷已經能證明的部分，然後重寫這一行——不編造一個字。

No. 1

負責管理一個團隊

帶領跨2個時區的8名工程師，每季交付3個版本。

範圍、規模、節奏。招募人員可以把這句話原樣轉述給用人主管。

No. 2

協助提升客戶滿意度

透過重建新手引導流程，兩季內將NPS從31提升至52。

一個數字、一段期間、一個機制。關鍵字與證據一起出現。

No. 3

與利害關係人合作

每週與法務、業務和支援團隊協商範圍，將上線延誤縮短40%。

點名的部門和可衡量的結果——這是職責與成果的差別。

案頭之上 · 為什麼有效

理解，而不是堆砌關鍵字。

關鍵字工具把“Python”加12遍 Geni把你的後端經驗重塑為Python原生架構
關鍵字工具照抄職缺要求 Geni把你的真實經驗對應到他們的需求
關鍵字工具把同一份履歷投遍所有公司 Geni為每個職缺的優先順序調校一個版本

第四幕 — 回報

同一份履歷。
再跑一遍。

ATS讀數 · 第二次

F 32/100
雙欄版面破壞了解析 已重構
核心技能未出現在經歷描述中 已佐證
日期格式不一致 已統一
聯絡方式嵌在圖片裡 已擷取

能解析的結構。能讀懂的證據。真實的關鍵字。沒有編造——同一段職涯，終於清晰可讀。

第五幕 — 產品

整個流程，
三個工具完成。

01 / 優化

讓機器
清楚地讀懂你。

剛才那次掃描，用在你的真實檔案上——結構、聯絡資訊、技能與關鍵字訊號，幾秒內評分，最明確的修復排在最前。

  • 即時ATS評分
  • 關鍵字落差分析
  • 三款專業範本
執行檢測

02 / 客製

說職缺的語言，
並保持誠實。

剛才那次重寫，對準一個真實職缺。貼上職位描述，AI會把你的經驗對應到他們的需求——不編造一個字。

  • AI職位描述分析
  • 經驗與要求匹配
  • 匯出PDF和Word
開啟產生器

03 / 翻譯

你的職涯，
以77種語言呈現。

不是機器翻譯——是理解職場語境和產業術語的AI，連排版都按每個市場閱讀履歷的習慣調整。

  • 支援77種語言
  • 產業化術語
  • 文化適配的排版
翻譯一份履歷

第六幕 — 編輯們

我們造過招募工具。
現在我們來解釋它們。

多年打造招募科技的經驗，化為實用的檢測、公開的方法論和可驗證的建議。

0+
打造招募科技的年數
0M+
我們的系統讀過的履歷
0+
研究過的ATS平台

第七幕 — 資料庫

產品背後的
研究。

瀏覽全部
方法論 ATS相容性指數 分析器如何為格式、內容、擷取和關鍵字訊號評分。 新研究 2026年ATS市佔率 透過即時爬取，看哪些系統真正主導著頂級雇主的招募。 資料 關鍵字基準 來自帶日期的職缺語料快照的角色與技能語言模式。 指南 按職位的履歷指南 針對具體職位的格式、範例、關鍵字和經歷描述模式。 求職申請 按公司的申請指南 各雇主的ATS平台、招募流程和履歷建議。 薪酬資料 薪酬指南 按職位統計的公開薪酬百分位，每晚從在招職缺讀取。 關鍵字 ATS關鍵字指南 哪些被識別的系統在讀取各職位的申請，它們偏好什麼語言。 編輯 編輯標準 建議如何撰寫、審校、引用和更正。

索引

這一頁背後的一切。

參考章節：如何按順序使用本站、該從哪些職位指南讀起，以及每一頁遵循的標準。

申請流程

按履歷真正被評判的順序使用本站。

首先，確認履歷文字能扛住擷取。如果解析器無法保留姓名、日期、章節標題和要點，改關鍵字為時尚早。接著，把職缺與最接近的職位指南對照，讓摘要、技能和要點反映被評估的工作。之後，公司研究才應改變證據的排序。

把這一頁當作選擇下一步履歷決策的地圖，而不是一次掃描就能搞定申請的承諾。更強的履歷通常來自一個順序：讓檔案可讀，選對職位證據，把真實的關鍵字對準職缺，再判斷雇主背景是否改變頂部該放什麼。

第1步 確認檔案可讀 先修結構再改語言——分欄、表格、圖形、不一致的日期、藏起來的聯絡方式。 第2步 做一份更乾淨的草稿 更簡單的版面、更清晰的首屏、易於瀏覽的匯出檔案。 第3步 挑選職位專屬的證據 哪些技能、工具、資格、數據和成果應進入摘要和最前面的要點。 第4步 把關鍵字缺口變成證據 把必需的措辭放進可信的經歷要點裡，而不是孤立的關鍵字堆。 第5步 謹慎使用雇主背景 只有當公司研究能釐清系統、職位族或面試準備時，才應改變側重點。 第6步 查看方法論頁面 本站測量什麼、哪些頁面作為引用錨點、資料的邊界在哪。

優先指南

從最接近的職位頁面開始。

這些指南是從泛泛建議通往具體申請證據、關鍵字、範例和成果的最短路徑。

醫療 護理師履歷指南 臨床範圍、證照、病患照護證據和護理履歷範例。 自由工作 自由工作者履歷指南 專案範圍、客戶成果、作品集證明和約聘定位。 工程 Android開發者履歷指南 Kotlin、已上線功能、測試和行動端效能證明。 新創 新創公司履歷指南 模糊的職責範圍、當責、成長期影響和跨職能證據。 設計 產品設計師履歷指南 案例成果、設計系統、研究協作和已上線的影響。 人資管理 HR經理履歷指南 人才計畫、法遵、招募營運和可衡量的HR成果。 支柱 遠端工作履歷指引 非同步協作、遠端交付、工具和分散式團隊成果。 支柱 AI時代的履歷優化 為人類審閱、ATS解析和更清晰的證據而寫作。 支柱 轉職指引 把過往經驗翻譯成目標職位的證據和可信的定位。 支柱 技能優先策略 當頭銜說不清全部時，用經過驗證的技能和成果領跑。 薪酬 軟體工程師薪酬指南 薪酬背景、職級訊號、地區差異和談判準備。 公司指南 如何應徵Google 流程要點、ATS訊號、履歷準備和面試規劃。

品質標準

好的履歷建議應當改變這份文件。

當一個頁面幫助求職者做出具體的編輯決定——去掉脆弱的版面、讓資格可見、把籠統職責變成可衡量的範圍、選對職位指南、確認哪個雇主細節值得一提——它才配得上主爬取路徑上的位置。

ResumeGeni的高級感不在於體量本身，而在於一套相互連接的工具、研究和範例，讓履歷更易解析、更易評估，也更誠實地呈現求職者的真實工作。

第八幕 — 輪到你

讓第一次掃描 有價值。

在投遞之前，修復結構、解析和關鍵字缺口。

即時評分。註冊帳號可解鎖完整分析和個人檔案。